python中对线程的支持的确不够,不过据说python有足够完备的异步网络框架模块,希望日后能学习到,这里就简单的对python中的线程做个总结
threading库可用来在单独的线程中执行任意的python可调用对象。尽管此模块对线程相关操作的支持不够,但是我们还是能够用简单的线程来处理I/O操作,以减低程序响应时间.
from threading import Threadimport timedef countdown(n): while n > 0: print('T-minus:', n) n -= 1t = Thread(target=countdown, args=(10,))t.start() # 开启线程time.sleep(2)if t.is_alive() is True: print("停止线程...") t._stop() # 停止线程
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start函数是用来开启线程的,_stop函数是用来停止线程的。为了防止在线程中进行I/O操作时出现阻塞等问题,运行一段时间之后,可以判断线程是否还存活,如果线程还存在就调用_stop()停止,防止阻塞(你可以将_stop函数封装到类中,我这里并没有这么做)。
当然,你可以调用ThreadPool线程池来处理,而不是手动创建线程。如果线程间不需要共享变量的话,使用线程还是很方便的,可以减少很多的麻烦操作以及省时。如果需要在线程间进行通信,我们可以使用队列来实现:
from queue import Queuefrom threading import Threadclass kill: def terminate(self, t): if t.isAlive is True: t._stop()def product(out_q): for i in range(5): out_q.put(i)def consumer(in_q): for i in range(5): print(in_q.get())q = Queue()t1 = Thread(target=consumer, args=(q,))t2 = Thread(target=product, args=(q,))t1.start()t2.start()k = kill() # 查询线程是否终止,防止阻塞...k.terminate(t1)k.terminate(t2)
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Queue实例会被所有的线程共享,同时它又拥有了所有所需要的锁,因此它们可以安全的在任意多的线程中共享。在这里要注意,不要再多线程中使用除了put(),get()方法之外的queue类的方法,因为在多线程环境中这是不可靠的!对于简单的小型的线程中数据的通信,可以使用队列来处理。如果是大型的数据需要交互通信,python提供了相关的模块你可以使用,具体的u need baidu.
所谓协程,其实就是在单线程的环境下的yield程序。
from collections import dequedef countdown(n): while n > 0: print("T-minus", n) yield # 返回之后下次直接从这里执行...相当于C#里面得yield return . n -= 1 print("this is countdown!!!")def countup(n): x = 0 while x
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在这里说下自己这段时间使用python的心得,python的确不错,但性能也是为人诟病,一开始学习python,我也是去做一些比较炫的程序,最起码听起来逼格高,比如使用python的自然语言处理来做情感分析以及最热的爬虫程序,还有做炫的数据分析图表。渐渐地,我就放下了那些,因为程序的重点不在那些,只要你会点基本的语法,看得懂官方文档就能够做出来,而程序代码的重点在性能,优化。最大程度的写出功能最完善,性能最优,结构最优美的程序,其实这就有点像是政治老师常说的”文化软实力”,程序中的”软实力”应该是在程序中嵌入最适合的设计模式,做最完备的程序优化,采用最省性能的数据结构等.
以上就是python简单线程和协程的实例详解的详细内容,更多请关注【创想鸟】其它相关文章!
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